智通財(cái)經(jīng)APP獲悉，4月15日，國家數(shù)據(jù)局發(fā)布關(guān)于向社會(huì)征求《關(guān)于推進(jìn)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)行動(dòng)的實(shí)施方案(征求意見稿)》意見的公告。征求意見稿提出，到2028年底，建成一批覆蓋重點(diǎn)領(lǐng)域、經(jīng)過應(yīng)用驗(yàn)證的行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，打造一批數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人工智能創(chuàng)新發(fā)展的典型應(yīng)用場(chǎng)景，培育一批具備領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)的創(chuàng)新型數(shù)據(jù)企業(yè)和專業(yè)人才，形成一批行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)和工具。數(shù)據(jù)從供給到價(jià)值釋放的良性循環(huán)基本形成，數(shù)據(jù)賦能人工智能創(chuàng)新發(fā)展的作用更加凸顯，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)與人工智能深度融合，持續(xù)催生智能經(jīng)濟(jì)新增長(zhǎng)點(diǎn)。

原文如下：

關(guān)于推進(jìn)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)行動(dòng)的實(shí)施方案

(征求意見稿)

行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是經(jīng)過采集、加工等數(shù)據(jù)處理，可直接用于開發(fā)和訓(xùn)練人工智能模型，并能有效提升模型、智能體、智能終端等應(yīng)用效能的行業(yè)數(shù)據(jù)的集合，包含行業(yè)通識(shí)和行業(yè)專識(shí)數(shù)據(jù)集。行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是推動(dòng)“人工智能+”賦能千行百業(yè)、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)落地的基礎(chǔ)性、關(guān)鍵性資源。為落實(shí)國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展“十五五”規(guī)劃綱要，深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)，推動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)推廣與“人工智能+”同頻共振、互促共進(jìn)，強(qiáng)化數(shù)據(jù)賦能人工智能創(chuàng)新發(fā)展，制定本方案。

一、總體要求

以習(xí)近平新時(shí)代中國特色社會(huì)主義思想為指導(dǎo)，深入貫徹黨的二十大和歷次全會(huì)精神，全面落實(shí)“人工智能+”行動(dòng)，主動(dòng)順應(yīng)人工智能發(fā)展范式躍遷，按照“需求牽引，急用先行，應(yīng)用驗(yàn)證，安全保障”原則，聚焦國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展重點(diǎn)行業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，圍繞行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集供給、流通、應(yīng)用等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，部署強(qiáng)基擴(kuò)容、標(biāo)注攻堅(jiān)、提質(zhì)增效、應(yīng)用賦能、管理服務(wù)、價(jià)值釋放六個(gè)專項(xiàng)行動(dòng)，形成“場(chǎng)景牽引數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型、模型賦能應(yīng)用、應(yīng)用創(chuàng)造價(jià)值”的“數(shù)據(jù)飛輪”，加快構(gòu)建數(shù)據(jù)要素與人工智能協(xié)同演進(jìn)的共生生態(tài)。

到2028年底，建成一批覆蓋重點(diǎn)領(lǐng)域、經(jīng)過應(yīng)用驗(yàn)證的行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，打造一批數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人工智能創(chuàng)新發(fā)展的典型應(yīng)用場(chǎng)景，培育一批具備領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)的創(chuàng)新型數(shù)據(jù)企業(yè)和專業(yè)人才，形成一批行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)和工具。數(shù)據(jù)從供給到價(jià)值釋放的良性循環(huán)基本形成，數(shù)據(jù)賦能人工智能創(chuàng)新發(fā)展的作用更加凸顯，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)與人工智能深度融合，持續(xù)催生智能經(jīng)濟(jì)新增長(zhǎng)點(diǎn)。

二、實(shí)施強(qiáng)基擴(kuò)容行動(dòng)

順應(yīng)人工智能加速向行業(yè)滲透，從對(duì)話向多模態(tài)生成、決策執(zhí)行、具身智能、物理交互等范式躍遷的趨勢(shì)，拓寬數(shù)據(jù)供給渠道，豐富數(shù)據(jù)供給類型，加快建設(shè)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，為人工智能發(fā)展和應(yīng)用提供充足“燃料”。

(一)聚焦行業(yè)領(lǐng)域推進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。聚焦科學(xué)研究、工業(yè)制造、農(nóng)業(yè)農(nóng)村、智慧能源、交通運(yùn)輸、金融服務(wù)、醫(yī)療衛(wèi)生、教育教學(xué)、電子商務(wù)、人力資源、文化旅游、應(yīng)急管理、氣象服務(wù)、綠色低碳、公共安全、城市治理、住房建設(shè)、自然資源等重點(diǎn)領(lǐng)域，以及低空經(jīng)濟(jì)、具身智能、智能駕駛、智慧海洋、生物制造等創(chuàng)新領(lǐng)域，加快推進(jìn)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。

(二)體系化推進(jìn)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。梳理行業(yè)數(shù)據(jù)資源底數(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景，建立數(shù)據(jù)資源清單和數(shù)據(jù)集需求清單。以應(yīng)用為牽引，持續(xù)推進(jìn)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)先行先試，加快形成一批可復(fù)制、可推廣的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型示范場(chǎng)景。強(qiáng)化鏈主單位牽引帶動(dòng)作用，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同共建和資源整合，持續(xù)擴(kuò)大行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集供給規(guī)模，鼓勵(lì)鏈主單位面向行業(yè)開放數(shù)據(jù)集并提供數(shù)據(jù)服務(wù)。加大公共數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用力度，依托公共數(shù)據(jù)建設(shè)一批高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。

(三)順應(yīng)人工智能發(fā)展推進(jìn)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。面向人工智能預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、測(cè)評(píng)等各階段，持續(xù)推進(jìn)文本、代碼、圖像、音頻、視頻、點(diǎn)云、時(shí)序數(shù)據(jù)、科學(xué)數(shù)據(jù)等多模態(tài)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。面向智能體等新型智能應(yīng)用形態(tài)，加強(qiáng)知識(shí)庫、知識(shí)圖譜、本體等數(shù)據(jù)集建設(shè)，加快復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃、長(zhǎng)程推理、人機(jī)交互、決策執(zhí)行等數(shù)據(jù)集建設(shè)。面向具身智能發(fā)展需求，加快重點(diǎn)場(chǎng)景物理交互、環(huán)境感知、運(yùn)動(dòng)控制等真機(jī)交互數(shù)據(jù)集建設(shè)，積極應(yīng)用仿真模擬與合成技術(shù)擴(kuò)大數(shù)據(jù)供給。積極布局世界模型等前沿方向數(shù)據(jù)集建設(shè)。

(四)強(qiáng)化與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有機(jī)聯(lián)動(dòng)。鼓勵(lì)依托國家數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，充分運(yùn)用隱私保護(hù)計(jì)算、可信數(shù)據(jù)空間等能力，開展數(shù)據(jù)集安全存儲(chǔ)、可信流通、高效應(yīng)用，推動(dòng)數(shù)據(jù)集從分散持有向集約化、標(biāo)準(zhǔn)化供給轉(zhuǎn)變。鼓勵(lì)探索建設(shè)支撐大規(guī)模、多模態(tài)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施存力中心。

三、實(shí)施標(biāo)注攻堅(jiān)行動(dòng)

數(shù)據(jù)標(biāo)注是將知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)注入到訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過程，是行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)不可或缺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。引導(dǎo)數(shù)據(jù)標(biāo)注從以人為主向人機(jī)協(xié)同、專家深度參與的多層次標(biāo)注模式轉(zhuǎn)變，推動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注向?qū)I(yè)化、智能化、體系化躍升。

(五)推動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注轉(zhuǎn)型升級(jí)。加強(qiáng)數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域科技創(chuàng)新，強(qiáng)化自動(dòng)化工具和平臺(tái)的研發(fā)與應(yīng)用，發(fā)展“模型預(yù)標(biāo)注+人工校準(zhǔn)”、“人工標(biāo)注+模型檢驗(yàn)”、“模型預(yù)標(biāo)注+模型檢驗(yàn)”等智能化標(biāo)注服務(wù)，全面提升數(shù)據(jù)標(biāo)注水平。發(fā)展專家型數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)，建立行業(yè)專家認(rèn)證注冊(cè)機(jī)制，推動(dòng)專家深度參與指令微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等階段所需的專業(yè)知識(shí)標(biāo)注，生產(chǎn)邏輯推理、領(lǐng)域知識(shí)等高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，提高數(shù)據(jù)集的知識(shí)密度與專業(yè)價(jià)值。

(六)持續(xù)推動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注先行先試。指導(dǎo)首批七個(gè)承擔(dān)數(shù)據(jù)標(biāo)注先行先試任務(wù)的城市，持續(xù)做強(qiáng)做深數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)。面向創(chuàng)新能力強(qiáng)、發(fā)展基礎(chǔ)好、產(chǎn)業(yè)特色優(yōu)的地區(qū)，梯次布局一批數(shù)據(jù)標(biāo)注創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)。有序引導(dǎo)具備條件的地區(qū)因地制宜開展試驗(yàn)區(qū)建設(shè)，避免一哄而上，防止同質(zhì)化、低水平重復(fù)建設(shè)，促進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)鏈上下游緊密協(xié)同，形成產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)。培育一批數(shù)據(jù)標(biāo)注龍頭企業(yè)、獨(dú)角獸企業(yè)、瞪羚企業(yè)，壯大數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)。

(七)擴(kuò)大數(shù)據(jù)標(biāo)注人才供給。支持有條件的院校增設(shè)數(shù)據(jù)標(biāo)注相關(guān)課程，依托產(chǎn)教融合、校企協(xié)同等方式，培育具備專業(yè)知識(shí)的數(shù)據(jù)標(biāo)注人才。鼓勵(lì)開展數(shù)據(jù)標(biāo)注職業(yè)技能等級(jí)認(rèn)定，強(qiáng)化繼續(xù)教育與在職培訓(xùn)，暢通人才發(fā)展通道。完善分層分類人才評(píng)價(jià)體系，建設(shè)專職與兼職相結(jié)合的專業(yè)標(biāo)注人才隊(duì)伍。鼓勵(lì)高校畢業(yè)生等群體參與標(biāo)注工作，通過靈活就業(yè)、項(xiàng)目協(xié)作、多元崗位供給等，擴(kuò)展就業(yè)渠道。

四、實(shí)施提質(zhì)增效行動(dòng)

推動(dòng)構(gòu)建符合結(jié)構(gòu)完整性、內(nèi)容多樣性、標(biāo)注準(zhǔn)確性、模型適配性等質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、滿足人工智能就緒(AI-Ready)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，降低訓(xùn)練推理成本，有效提升模型性能。

(八)提升行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)質(zhì)效。加強(qiáng)數(shù)據(jù)清洗、增強(qiáng)、標(biāo)注、對(duì)齊、質(zhì)檢等關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)和全過程自動(dòng)化工具研發(fā)應(yīng)用，支撐高效率、高標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。針對(duì)行業(yè)特定應(yīng)用場(chǎng)景，鼓勵(lì)運(yùn)用數(shù)據(jù)智能過濾與配比等技術(shù)，構(gòu)建更精、更強(qiáng)的高知識(shí)密度數(shù)據(jù)集，降低訓(xùn)練推理成本。發(fā)揮數(shù)據(jù)合成在數(shù)據(jù)集建設(shè)中的積極作用，利用模型、仿真系統(tǒng)等生成的數(shù)據(jù)，解決稀缺場(chǎng)景數(shù)據(jù)集構(gòu)造難、真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集成本高等問題。

(九)推動(dòng)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)和應(yīng)用落地。加快推進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集格式、類型、標(biāo)注、質(zhì)量測(cè)評(píng)等相關(guān)國家標(biāo)準(zhǔn)研制，健全高質(zhì)量數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)體系。鼓勵(lì)各行業(yè)、各地方與國家標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)動(dòng)，推動(dòng)重點(diǎn)行業(yè)領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)研制。加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用驗(yàn)證和貫標(biāo)，促進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集規(guī)范化建設(shè)。

(十)強(qiáng)化高質(zhì)量數(shù)據(jù)集質(zhì)量測(cè)評(píng)和結(jié)果互認(rèn)。持續(xù)完善“數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證+模型應(yīng)用反饋”的測(cè)評(píng)方法，加快建設(shè)覆蓋多行業(yè)、多場(chǎng)景、多模態(tài)的測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)集，有效評(píng)估高質(zhì)量數(shù)據(jù)集應(yīng)用效果。發(fā)起高質(zhì)量數(shù)據(jù)集測(cè)評(píng)聯(lián)合行動(dòng)倡議，推動(dòng)相關(guān)單位按照標(biāo)準(zhǔn)，采用統(tǒng)一測(cè)評(píng)方案和工具開展測(cè)評(píng)和封裝工作，實(shí)現(xiàn)“一次測(cè)評(píng)、全國互認(rèn)”。

五、實(shí)施應(yīng)用賦能行動(dòng)

堅(jiān)持行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)與實(shí)際應(yīng)用深度融合，以模引數(shù)、用數(shù)賦模，促進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)與“數(shù)據(jù)要素×”“人工智能+”同頻共振，全面賦能產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

(十一)打造“數(shù)據(jù)飛輪”應(yīng)用閉環(huán)。以模型應(yīng)用牽引數(shù)據(jù)供給、以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型迭代，打造“場(chǎng)景—數(shù)據(jù)—模型”協(xié)同發(fā)展的良性循環(huán)。發(fā)揮“人工智能+”場(chǎng)景牽引作用，推動(dòng)數(shù)據(jù)供給和場(chǎng)景的精準(zhǔn)匹配，以用促建，以實(shí)際需求吸引更多數(shù)據(jù)資源匯聚，推動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集有效供給和持續(xù)優(yōu)化。結(jié)合“數(shù)據(jù)要素×”行動(dòng)，深化行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)，以建促用，充分利用模型應(yīng)用產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)交互數(shù)據(jù)等，驅(qū)動(dòng)行業(yè)模型能力持續(xù)提升。

(十二)打造行業(yè)應(yīng)用標(biāo)桿和示范工程。著力打造集“數(shù)據(jù)集生產(chǎn)加工和流通利用、支撐模型訓(xùn)練應(yīng)用”于一體的數(shù)據(jù)賦能工場(chǎng)，打造一批行業(yè)標(biāo)桿，加速人工智能應(yīng)用落地。打造一批“數(shù)據(jù)×智能體”示范工程，樹立高質(zhì)量數(shù)據(jù)集成功驅(qū)動(dòng)智能體解決實(shí)際問題的樣板，引領(lǐng)帶動(dòng)規(guī)模化應(yīng)用。

(十三)繁榮數(shù)據(jù)集協(xié)同發(fā)展生態(tài)。加強(qiáng)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，強(qiáng)化部門聯(lián)動(dòng)，分行業(yè)分領(lǐng)域有序推進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)和應(yīng)用。搭建企業(yè)、高校院所、科研機(jī)構(gòu)、行業(yè)協(xié)會(huì)、金融機(jī)構(gòu)等多方交流平臺(tái)，形成共建共享、互利共贏的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。常態(tài)化舉辦供需對(duì)接活動(dòng)，提升供需匹配效率，促進(jìn)實(shí)質(zhì)性合作落地。組織遴選行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)和應(yīng)用典型案例，發(fā)揮行業(yè)示范引領(lǐng)作用。支持舉辦行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集創(chuàng)新賽事活動(dòng)，以賽促建、以賽促用。深化國際交流合作，鼓勵(lì)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)主體積極參與全球數(shù)據(jù)生態(tài)建設(shè)。

六、實(shí)施管理服務(wù)行動(dòng)

加強(qiáng)數(shù)據(jù)集管理，完善數(shù)據(jù)倫理和治理機(jī)制，推動(dòng)落實(shí)數(shù)據(jù)權(quán)益相關(guān)制度，推進(jìn)數(shù)據(jù)集建設(shè)體系更加規(guī)范有序。

(十四)構(gòu)建數(shù)據(jù)集全生命周期的管理體系。加強(qiáng)覆蓋數(shù)據(jù)采集、處理、標(biāo)注、質(zhì)檢、測(cè)評(píng)、迭代、審計(jì)等全生命周期的數(shù)據(jù)集管理服務(wù)能力建設(shè)，依托數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，強(qiáng)化隱私保護(hù)計(jì)算、區(qū)塊鏈等技術(shù)應(yīng)用，確保數(shù)據(jù)可管、可控、可追溯。建設(shè)“物理分散、邏輯集中”的國家數(shù)據(jù)集管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集目錄、供需等信息互聯(lián)互通。支持各地方、行業(yè)依托國家平臺(tái)設(shè)置專區(qū)，支持已有平臺(tái)與國家平臺(tái)對(duì)接。

(十五)探索面向人工智能發(fā)展的數(shù)據(jù)權(quán)益相關(guān)制度。按照數(shù)據(jù)持有權(quán)、使用權(quán)、經(jīng)營權(quán)三權(quán)分置原則，明確數(shù)據(jù)集產(chǎn)權(quán)配置方案。在保障合法權(quán)益的前提下，適度拓展版權(quán)合理使用邊界。兼顧產(chǎn)權(quán)保護(hù)與創(chuàng)新發(fā)展需求，在人工智能訓(xùn)練階段探索彈性監(jiān)管體系，打造權(quán)責(zé)清晰、合規(guī)包容的制度環(huán)境。

(十六)堅(jiān)持倫理先行與公平普惠。研究探索高質(zhì)量數(shù)據(jù)集倫理道德規(guī)范，堅(jiān)持有益社會(huì)的價(jià)值導(dǎo)向，嚴(yán)禁非法收集或使用敏感數(shù)據(jù)。防范數(shù)據(jù)集建設(shè)全流程產(chǎn)生數(shù)據(jù)偏見與歧視，充分考慮社會(huì)各界多元需求，最大限度確保數(shù)據(jù)集建設(shè)成果惠及全民。

七、實(shí)施價(jià)值釋放行動(dòng)

發(fā)揮數(shù)據(jù)集的應(yīng)用價(jià)值，以行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集賦能人工智能發(fā)展。釋放數(shù)據(jù)集的要素價(jià)值，推動(dòng)數(shù)據(jù)集商業(yè)化、資產(chǎn)化，培育為數(shù)據(jù)付費(fèi)的市場(chǎng)共識(shí)，探索以詞元(Token)為基礎(chǔ)的價(jià)值體系。

(十七)發(fā)揮行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的應(yīng)用價(jià)值。建立數(shù)據(jù)集和模型需求對(duì)接機(jī)制，推動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和模型精準(zhǔn)適配，提高模型質(zhì)量和效率，深度賦能行業(yè)發(fā)展。推動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集跨行業(yè)、跨領(lǐng)域、跨場(chǎng)景融合利用，鼓勵(lì)“以數(shù)換數(shù)”、“數(shù)模互換”、“數(shù)據(jù)托管”、“數(shù)算一體”等多種應(yīng)用模式。積極參與開源社區(qū)建設(shè)，鼓勵(lì)中介機(jī)構(gòu)、公益機(jī)構(gòu)將具有基礎(chǔ)性、公益性數(shù)據(jù)集作為公共產(chǎn)品向社會(huì)公開，激發(fā)用數(shù)活力。

(十八)創(chuàng)新行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集商業(yè)模式。完善數(shù)據(jù)集長(zhǎng)效運(yùn)營機(jī)制，鼓勵(lì)數(shù)據(jù)集在數(shù)據(jù)交易所等數(shù)據(jù)流通服務(wù)機(jī)構(gòu)掛牌交易，發(fā)展“訂閱模式”、“商場(chǎng)模式”、“定制模式”等多元服務(wù)形態(tài)，推動(dòng)商業(yè)模式從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包銷售向應(yīng)用程序接口(API)調(diào)用、模型化解決方案及全棧服務(wù)梯次躍升。探索詞元交易等新型交易模式，構(gòu)建以詞元為基礎(chǔ)，可量化、可定價(jià)的數(shù)據(jù)集價(jià)值體系。

(十九)探索行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集資產(chǎn)化創(chuàng)新路徑。鼓勵(lì)有條件的單位率先探索開展數(shù)據(jù)集資產(chǎn)盤點(diǎn)、登記、評(píng)估等試點(diǎn)工作，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)化積累可復(fù)制、可推廣的經(jīng)驗(yàn)。鼓勵(lì)探索數(shù)據(jù)集質(zhì)押融資、作價(jià)入股、資產(chǎn)證券化、數(shù)據(jù)信托、數(shù)據(jù)保險(xiǎn)等多元化資產(chǎn)化創(chuàng)新模式，拓寬數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)化渠道。

(二十)培育為高質(zhì)量數(shù)據(jù)付費(fèi)的市場(chǎng)共識(shí)。建立健全市場(chǎng)化利益分配機(jī)制，確保數(shù)據(jù)供給、加工、流通、應(yīng)用等各環(huán)節(jié)主體均能獲得市場(chǎng)化價(jià)值回報(bào)，共享數(shù)據(jù)紅利。鼓勵(lì)數(shù)據(jù)需求方通過購買、合作等形式加大投入，充分發(fā)揮政府部門、國有企業(yè)、模型企業(yè)等單位的示范引領(lǐng)作用，推動(dòng)數(shù)據(jù)采買納入預(yù)算編制，率先開展數(shù)據(jù)采購實(shí)踐，帶動(dòng)形成數(shù)據(jù)有償使用市場(chǎng)共識(shí)，構(gòu)建健康可持續(xù)的數(shù)據(jù)市場(chǎng)生態(tài)。

八、保障措施

國家數(shù)據(jù)局發(fā)揮統(tǒng)籌協(xié)調(diào)作用，會(huì)同有關(guān)部門協(xié)同推進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)與應(yīng)用，構(gòu)建“部門協(xié)同、領(lǐng)域聯(lián)動(dòng)”的工作格局。各地要落實(shí)屬地管理責(zé)任，加大組織實(shí)施力度，結(jié)合實(shí)際制定配套措施，統(tǒng)籌安排數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)采購經(jīng)費(fèi)，用于支持行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。支持各類主體以應(yīng)用為牽引，積極開展和參與行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)、耐心資本、產(chǎn)業(yè)基金等，加大對(duì)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)的投資力度，鼓勵(lì)地方設(shè)立專項(xiàng)資金，探索多元化、多渠道投入機(jī)制。建立健全盡職免責(zé)機(jī)制，完善試錯(cuò)容錯(cuò)管理制度，鼓勵(lì)在依法依規(guī)、風(fēng)險(xiǎn)可控前提下開展創(chuàng)新探索。持續(xù)跟蹤行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)工作，完善監(jiān)測(cè)指標(biāo)，評(píng)估建設(shè)和應(yīng)用成效，階段性總結(jié)經(jīng)驗(yàn)。強(qiáng)化安全保障，落實(shí)數(shù)據(jù)安全相關(guān)法律法規(guī)要求，建立全流程安全治理機(jī)制，防范數(shù)據(jù)投毒、數(shù)據(jù)篡改、數(shù)據(jù)泄露等安全風(fēng)險(xiǎn)，守牢數(shù)據(jù)安全底線。

本文編選自國家數(shù)據(jù)局，智通財(cái)經(jīng)編輯：陳雯芳。